1. 市场表现回顾与风格因子表现 [page::0][page::1][page::2][page::4]

• A股主要宽基指数普遍下跌，上证50跌幅最小，银行行业指数领涨3.13%。

- 低估值风格指数涨幅显著（1.70%），动量和波动类风格指数表现较弱。

• Barra因子统计显示，本周贝塔和盈利风格因子表现较好，波动、动量因子收益较差，银行行业纯因子收益最高达3.74%。

- 近一年内，非线性规模风格因子夏普比率最高(-3.77)，银行行业因子夏普比率最高（3.29）。

2. 公募量化基金表现总结 [page::0][page::5][page::6][page::7]

• 指数增强基金300增强、500增强和1000增强均实现正超额收益，中位数分别为0.17%、0.47%、0.55%。

- 主动量化基金本周整体表现为负，但TMT及红利类基金收益领先，长信电子信息行业量化A周收益达1.56%。

• 股票对冲基金整体持平略负，德邦量化对冲策略A收益最高（0.11%）。

3. 增强ETF基金风格和行业配置偏离分析 [page::8][page::9][page::10]

• 300增强ETF偏向高盈利低贝塔风格，超配金融（+1.8%），低配科技（-4.19%）。

- 500增强ETF偏向高盈利低流动性，超配制造（+1.92%），低配科技（-2.61%）。

• 1000增强ETF偏向高盈利低流动性，整体超配科技（+0.96%），低配金融（-1.42%）。

- 行业配置呈现分歧，周期类和制造类行业权重偏离表现分明，部分基金维持较大超配权重。

4. 主动量化基金风格配置趋势跟踪 [page::10][page::11]

• 主动量化基金风格偏向小盘成长，当前小盘成长风格占比达44.45%。

- 上周增配中盘价值风格(+5.27%)，减配小盘成长(-4.54%)，近期风格配置动态调整明显。

• 近一年中信风格持续以成长与周期风格为主导，国证风格中小盘占比持续领先。

5. 量化产品市场环境和指标

• 个股收益分化度指数中，中证1000分化度最高，利于个股择时和量化选股机会。

- 市场活跃度近半年处于低位，交易结构由中证2000个股成交占比主导。

• 行业与风格轮动速度跌至近年低点，风格风格切换缓慢，更有利于量化策略稳定获取收益。[page::3][page::4]

《量化产品周报：中小盘指增均正超额，TMT类量化产品逆市上涨》详细分析报告

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《量化产品周报：中小盘指增均正超额，TMT类量化产品逆市上涨》

- 作者：姚紫薇（金融工程及基金研究首席分析师）、王西之（分析师）

• 发布机构：中信建投证券股份有限公司

- 发布日期：2025年6月24日11:12

• 研究范围：本报告聚焦A股量化产品表现，涵盖市场环境、因子表现、公募量化基金及其配置动态，尤其关注指数组合增强（指增）产品及主动量化基金表现。报告以量化投资视角剖析市场环境与产品策略的相互影响。

核心信息提炼：

• 本周A股市场震荡下行，主要宽基指数普跌，银行指数表现突出涨3.13%，风格指数中低估值风格表现最优（涨1.70%）。

- 市场量化超额收益环境总体偏中性，指增产品在300、500、1000指数增强中皆实现正超额收益，分别为0.17%、0.47%和0.55%。

• 主动量化策略中，TMT与红利类表现较好，长信电子信息行业量化A实现1.56%收益，逆市上涨。

- 报告提示量化环境分化度低、风格轮动速度历史最低，量化基金普遍偏好小盘成长风格，最新调仓中增配中盘价值，减配小盘成长。

综合来看，报告认为当前市场环境下，量化产品依托策略选股能力仍具备超额收益空间，个股分化与风格特征成为关键观察指标[page::0-3]。

---

二、逐节深度解读

2.1 市场表现回顾

• 主要观点总结：

- 全周主要宽基指数普遍负收益，上证50（-0.10%）跌幅最小，北证50、中证2000跌幅居前，分别为-2.55%、-2.22%。
- 行业指数同样普跌，银行（3.13%）、综合金融（1.74%）、通信（1.43%）逆势领涨；医药（-4.16%）、纺织服装（-4.10%）、商贸零售（-4.08%）表现差。
- 风格指数表现分化，国证大盘价值（1.07%）和长江低估值（1.70%）居首；小盘价值、消费及动量风格表现较差。
- 市场存在资金轮动，但轮动速度显著放缓，市场风格切换低速，交投冷清，量化超额环境偏中性。

• 推理依据：

- 数据来源Wind平台，中信建投团队统计各主流宽基、中信一级行业及风格指数周度涨跌幅；
- 分化度指标通过个股收益波动统计，显示小盘（中证1000）个股分化度最高，沪深300最低；
- 活跃度指标反映月度成交额及交易结构，明确流动性趋紧影响量化收益潜力；
- 行业与风格轮动速度指标基于收益排名滑动标准差，轮动低速有利量化捕捉稳定超额回报。

• 关键数据与图表解读：

- 图1（主要宽基指数表现）：显示本周15大指数均为负收益，细分品种表现不一，体现行业板块与规模风格不均衡；
- 图2（行业指数表现）：银行、综合金融与通信为上涨主力，传统消费及医药遭遇回调，投资者对金融板块偏好度上升；
- 图3-6（风格指数群体表现）：细分多个风格指数均呈跌多涨少，低估值和大盘价值表现较优，反映市场偏避高风险成长股；
- 图7（收益分化度）：中证1000个股波动最高，提供较多量化选股机会，但整体趋势下降，提示市场分化或减弱；
- 图8（市场活跃度结构）：总成交额虽保持千万亿级别，但处近半年低点，市场交易热度下降，量化策略获利环境趋紧；
- 图9（行业与风格轮动速度）：历史极低轮动速度表明当前市场风格和行业更替缓慢，有利于趋势跟踪类量化。

• 结论：本周市场整体震荡向下，但银行等低估值板块突出表现，量化策略在低轮动、低流动性环境下仍有一定机会，强行业因子与贝塔因子贡献表现较好[page::1-3]。

---

2.2 因子表现跟踪

• 风格因子：

- 本周收益突出因子是贝塔（0.35%）和盈利（0.19%），对应高β和高盈利能力的股票表现优异；
- 逆势的波动性因子（-0.62%）和动量因子（-0.42%）表现较差，暗示市场风险偏好降低及趋势交易动力不足；
- 近1年夏普排名最高的为非线性规模和流动性因子，表明这些因子具有较高风险调整收益，但近期表现承压。

• 行业因子：

- 银行业周度收益最高（3.74%），通信行业夏普比率最高（3.29），双双体现市场资金对金融和科技板块青睐；
- 医药行业持续下跌，行业风险承压。

• 数据说明：

- Barra因子采用CNE-5风险模型，通过纯因子收益量度真实因子溢价，剔除行业和其他因素影响；
- 图14-16分别展示风格及行业因子收益具体表现。

• 意义：

- 因子表现验证了市场环境及指数表现，盈利性及贝塔因子强劲推动指数组合收益，波动性与动量疲弱提示投资者避险意愿增强；
- 行业配置上，金融与通信板块行情有明显超额收益潜力。

• 结论：当周因子收益状况与整体市场趋弱趋势相呼应，量化模型中需重点捕捉盈利及贝塔因子溢价，加大对高盈利金融科技板块的权重部署[page::4-5]。

---

2.3 公募量化基金表现跟踪

• 增强指数基金：

- 沪深300增强基金本周超额收益最高为易方达沪深300精选增强A（0.97%），年内安信量化精选沪深300指数增强A累计超额最高（7.22%）；
- 中证500增强中，长信中证500指数增强A（0.93%）表现突出，鹏华中证500指数增强累计超额最高（7.67%）；
- 中证1000增强基金表现更强，国金中证1000指数增强A本周1.38%领先，工银瑞信同类累计12.02%表现优异。

• 主动量化基金：

- 宽基类中汇安成长优选A强势（3.51%），年内诺安多策略A领先（30.83%）；
- 行业类长信电子信息行业量化A表现逆市上涨（1.56%），年内东吴智慧医疗量化策略A最优（22.64%）；
- 风格类基金中长盛量化红利策略A高企（1.08%），年内富国港股通量化精选A表现显著（20.67%）。

• 股票对冲基金：

- 本周收益整体微弱上涨（0.07%），德邦量化对冲策略A率先（0.11%）；年内富国量化对冲策略三个月持有A表现领先（-3.98%）。

• 基金整体表现分析：

- 图19显示指增产品分布集中向正超额倾斜，1000增强表现持续强劲，指增基金趋于稳定取得超额收益；
- 主动量化基金近季度表现稳健，60%-70%基金战胜主动股基，长期超额收益能力显著。

• 投资启示：

- 指数增强基金中，中小盘指数增强产品更具超额表现优势，与分化度高的市场条件匹配；
- 主动量化基金中TMT板块表现优异，尤其电子信息行业的量化策略表现逆势。

• 结论：公募量化基金整体收益表现良好，指增基金中中证1000增强产品优势显著，主动量化重仓TMT及红利策略反映策略选择有效，基金管理人对行业和因子判断精准[page::5-7]。

---

2.4 公募量化基金配置跟踪

• 增强ETF风格偏离：

- 300增强ETF偏好高盈利、低贝塔风格，盈利因子偏离最高（+0.13），贝塔因子负向偏离最大（-0.10）；
- 500和1000增强ETF则更偏向高盈利、低流动性风格，盈利因子偏离分别为0.28及0.20，流动性负偏离分别-0.19及-0.27；
- 1000增强ETF风格偏离差异较大，表明内部策略多样。

• 增强ETF行业配置：

- 300增强ETF明显超配金融行业（+1.80%），低配科技（-4.19%）；
- 500增强ETF超配制造业（+1.92%），低配科技（-2.61%）；
- 1000增强ETF超配科技（+0.96%），低配金融（-1.42%）；
- 具体来看，周期行业被普遍低配，科技行业权重中枢从2024年末起上移，显示对科技板块态度趋于正面。

• 主动量化基金风格配置：

- 整体偏好小盘成长组合，目前占比44.45%；
- 周环比调整主要增配中盘价值（+5.27%）、减配小盘成长（-4.54%）；
- 月、季度及年环比数据表现出消费风格及中盘价值近期为增配重点，周期风格显著减配；
- 中信风格指数配置显示成长与周期配置相对高，稳定风格较低；
- 国证风格指数配置显示小盘与成长风格主导，占比分别近50%及60-80%区间。

• 分析启示：

- ETF增强基金在风格、行业配置上的异同体现了不同指数因子权重设计及策略偏好；
- 1000增强产品更灵活，具备在盈利与流动性之间寻求平衡的特点；
- 主动量化基金风格配置调整反映市场理念从小盘成长向中盘价值和消费风格逐步调整，但小盘成长仍占据主导。

• 图表深度解读：

- 图25-26显示增强ETF盈利和流动性因子偏离走势，显示不同基金偏好呈现周期性稳定；
- 图27-29反映增强ETF行业权重偏离异动，科技制造与周期行业成为风格配置关注重点；
- 图30-32展示主动量化基金的风格配置变化趋势，强调了小盘成长与成长风格的重要性。

• 结论：当前量化产品整体维持高盈利、低贝塔/流动性风格配置，主动量化基金在风格切换上开始向价值和中盘倾斜，量化策略灵活应对市场环境调整[page::8-11]。

---

2.5 风险提示

• 本报告强调基金过往业绩不代表未来表现，数据可能存在不准确和延迟。

- 量化模型基于一定假设，可能与实际持仓及市场存在偏差。

• 市场波动、流动性波动及风格轮动速度变动都可能影响量化策略表现。

- 量化产品的超额收益受分化度、轮动速度等宏观微观因素共同驱动，需投资者审慎评估。

---

三、图表深度解读举例

• 图1（主要宽基指数周度表现）清晰反映了2025年6月16日至20日期间A股市场整体震荡下行态势。上证50跌幅最小（-0.10%），北证50和中证2000跌幅最大，分别达-2.55%、-2.22%。此表述佐证市场主板稳定性较强，创业板及小盘股较弱的投资特征。[page::1]
• 图8（市场活跃度及交易结构）展示近3年内沪深300、中证500、中证1000与中证2000等指数成分股占市场成交比例及整体成交额趋势。尽管日均成交额接近1.2万亿元，但整体流动性指标处于近半年低位，尤其大盘指数成交占比维持弱势，显示市场交易黯淡，流动性偏紧，影响量化策略执行与收益能力。[page::3]
• 图14-16（Barra因子收益）以直观柱状图展示风格和行业因子的周度收益对比。盈利和贝塔因子正收益明显，波动和动量负收益突出，行业分类中银行大幅正收益突出，医药持续低迷，辅助量化基金调整因子暴露与行业配置。[page::4-5]
• 图19（增强指数基金超额收益分布与走势）表明指增基金中位超额收益近半年维持正态态，尤其中证1000指数增强基金表现出强劲的超额收益趋势，显示小盘指增产品更具竞争力。[page::6]
• 图25-29（增强ETF风格与行业权重偏离）多个时间序列图描绘盈利风格和流动性风格偏离走势，及周期、制造、科技行业权重偏离动态。300、500与1000增强ETF在盈利和流动性偏离上的差异体现了不同标的策略灵活度，行业配置反映当前主流行业轮动趋势，治理强化及超配调整担负关键角色。[page::9-10]
• 图30-32（主动量化基金风格配置估算）折线图和面积图结合表现主动量化基金在中信与国证风格指数中的配置权重变化。配置小盘成长占比主导，周期与成长风格配置亦呈现结构性调整。显示主动量化基金对市场风格的及时适应和策略灵活性。[page::10-11]

---

四、估值分析

本报告侧重量化产品表现分析，未涉及传统DCF或个股估值模型，但通过因子收益、风格偏好和行业配置数据间接反映量化产品中潜在的价值评估逻辑：

• 盈利因子持续正收益意味着量化模型偏好估值合理、盈利健康的企业；

- 低流动性和低贝塔风格偏好，体现一定防御性，从估值角度反映对波动率和风险溢价的敏感；

• 行业配置超配低估值且盈利行业（如金融、制造、科技），体现量化基金采用相对估值策略且动态调整。

报告未提供更具体的估值参数和模型输出，强调量化投资的因子和策略驱动特性[page::8-11]。

---

五、风险因素评估

• 数据与模型误差风险：模型假设和数据质量限制可能导致基金配置和超额收益的估算偏差。

- 市场流动性下降风险：活跃度下降可能导致策略执行困难，影响量化产品绩效。

• 风格轮动与市场状态变化风险：目前轮动速度处低位，若市场突发剧烈波动，量化模型调整不及时存在损失可能。

- 行业或因子风险集中：过度集中于金融、科技或特定风格因子易受板块波动影响。

• 外部宏观经济与政策风险：未在报告中细化，但在量化投资中依然是潜在风险。

- 报告明确风险提示并强调投资者根据自身风险承受能力做出决定，避免盲目依赖历史数据和模型假设[page::11]。

---

六、批判性视角与细微差别

• 客观性：报告数据详实，覆盖面广，采用多维指标评估市场、因子和基金表现，具有较强客观性。

- 偏见预警：报告主要集中于量化产品表现，侧重风格因子及行业表现，可能忽视宏观经济大环境变动的影响，量化策略在极端市场环境下表现波动可能被淡化。

• 数据限制：强调第三方数据库数据差异、模型假设及数据缺失对结论的影响，体现谨慎态度。

- 时间窗口：报告多以近年及近季数据展开分析，历史区间的选择对因子效果、风格配置变化可能带来不同解读，需审慎理解。

• 估值深度不足：未涉及具体估值模型及目标价，导致对潜在投资回报率判断不够直接。

- 团队专业度高：分析师资历雄厚，研究方法科学系统，有利于对量化基金市场理解。

---

七、结论性综合

报告整体展现了2025年6月中旬至末期A股市场的震荡特征及量化产品的表现优势：

• 市场整体呈现宽基指数下行，银行与低估值风格成为优势板块，风格轮动极慢，适合稳定量化策略。

- 指数增强基金尤其中证1000增强表现突出，实现持续正超额收益，指增基金展现稳健的量化超额能力。

• 主动量化基金中，TMT及红利策略表现抢眼，尤其长信电子信息行业量化A逆势上涨，显示行业精选能力。

- 增强ETF和主动量化基金在风格与行业配置上差异明显，300增强偏金融，500增强偏制造，1000增强偏科技，均强调高盈利、低流动性风格。

• 主动量化基金整体偏好小盘成长，但近期逐步增配中盘价值及消费风格，主要减配周期及小盘成长，反映策略风险调整。

- Barra因子和行业因子分析验证了盈利及贝塔的核心驱动力，银行行业表现稳健形成重要核心配置。

• 市场交易活跃度下降、个股战胜率低于50%，量化超额环境中性，未来量化策略需应对流动性收紧与风格单一的挑战。

- 风险提示详尽，反映量化投资数据和模型固有限制。

综上，报告对A股量化投资市场表现进行了全面且深入的量化剖析，特别强调中小盘指增产品的稳定优势和行业精选策略的逆市表现，为机构投资者提供了科学的市场态势判断和量化基金配置参考[page::0-11]。

---

附：关键图表预览（部分）

• 主要宽基指数周度表现

• 行业指数周度表现

• Barra风格与行业因子收益

• 增强指数基金超额收益分布

• 主动量化基金风格配置估算

---

此份极其详尽的量化产品周报分析，依托持续数据监测、深度因子解析及基金业绩对比，体现了中信建投研究团队对A股量化投资生态深刻洞察和系统研究，是机构投资者在动荡市况中进行配置决策的宝贵参考。[page::0-12]

报告